基于小波和模糊C-均值聚类算法的汽油机爆震诊断研究

被引：6

作者：

王彦岩

杨建国

宋宝玉

机构：

[1] 哈尔滨工业大学汽车工程学院

来源：

内燃机工程 | 2011年 / 04期

关键词：

内燃机; 汽油机; 爆震诊断; 小波变换; 模糊C-均值聚类;

D O I：

10.13949/j.cnki.nrjgc.2011.04.009

中图分类号：

TK411.22 [];

学科分类号：

080703 ;

摘要：

提出了一种小波变换和模糊C-均值聚类相结合的汽油机爆震诊断方法,并对某汽油机进行了爆震试验,利用小波变换方法从汽油机振动信号中提取了轻微爆震特征。以振动信号小波变换后的特征子带信号为样本信号,以特征子带信号的4个时域参数作为燃烧模式特征值,利用模糊C-均值聚类方法对燃烧模式进行分类,用贴近度方法进行爆震诊断。结果表明:小波结合模糊C-均值聚类方法能够利用振动信号有效地分类燃烧模式,并能诊断出轻微爆震。

引用

页码：56 / 59+64 +64

页数：5

共 8 条

[1] 汽油机爆震边缘检测的研究 [J].

杨建国 ;

王彦岩 ;

张继春 .

内燃机工程, 2007, (04) :73-75

[2] 汽车发动机的爆震分析与控制附视频 [J].

万曼影 ;

王俊雄 ;

邓真全 ;

施锡钜 .

噪声与振动控制, 2001, (03) :43-47

[3] 火花点火发动机爆震强度评价指标的研究 [J].

武得钰 ;

傅茂林 ;

李建权 ;

顾笑映 .

内燃机学报, 1997, (01) :65-73

[4]

发动机现代诊断技术[M]. 西安交通大学出版社 , 成曙, 2006

[5]

小波分析及其工程应用[M]. 机械工业出版社 , 杨建国著, 2005

[6]

模糊聚类分析及其应用[M]. 西安电子科技大学出版社 , 高新波著, 2004

[7] Feature extraction and assessment using wavelet packets for monitoring of machining processes [J].

Wu, Y ;

Du, R .

MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 1996, 10 (01) :29-53

[8]

Knock Detection based on Power Spectrum Analysis .2 Dan Lazarescu,Vasile Lazaresc,Mihaela Uagureanu. International Symposium on Signals, Circuits and Systems (ISSCS 2005) . 2005

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